市场交易与政策环境推动金融AI发展 - A股单日成交额于2026年1月12日刷新历史纪录，首次站上3.6万亿元关口，超越此前3.49万亿元的历史高点，创纪录的市场交易量有助于推动金融AI中炒股软件、券商交易平台、数据分析市场发展 [1] - 中国人民银行科技司司长表示，“十五五”时期将深化人工智能应用作为金融科技发展的关键核心内容进行重点部署 [1] AI+金融的应用场景与市场规模 - 在模型技术进步带动下，AI+金融重塑传统金融工作模式，多场景在实现大模型替代人力的同时提升了效率，未来或迎来更多应用场景落地从而实现市场规模扩容 [2] - 生成式AI将为银行业带来2000亿至3400亿美元的新增价值，若充分释放AI潜力，将带来14%至24%的潜在利润提升 [3] - 72%的金融机构在2025年对生成式AI进行了中等至大型投资，为2024年40%的两倍，金融机构对AI投资比例提升推动整体市场规模增长 [4] AI在金融领域的具体应用分类 - **数据处理与可视化**：包括自动对比预算与实际达成情况的财务分析、快速处理企业财务报表以发现现金流异常的银行信贷审批、以及利用AI对上市公司财报进行历史趋势分析和关键指标交叉回溯的投资研究 [3] - **事件分析**：包括快速扫描目标公司全球新闻与监管文件的自动化尽职调查，以及利用高级NLP算法监控全球媒体对特定资产情绪变化的实时舆情与叙事监测 [3] - **财务处理类**：包括将混乱的Excel结账清单变为自动化工作流的结账清单管理，以及自动匹配银行对账单、ERP系统和Excel差异的自动化对账 [3] To B与To C市场发展路径与公司案例 - AI+金融在To B与To C端均存在广阔市场，To B市场（客户为银行、券商、保险等金融机构）先行于To C市场增长，AI接纳度高且资金充足 [5] - To C端应用场景主要为银行APP、AI问答助手、炒股软件上的分析Agent与对话助手及付费VIP版本，形成稳定付费模式仍需时间，但随着实际效果提升，在获得客户认可后或迎来高速增长 [1][5] - 部分金融公司拥抱AI已逐步建立优势，例如同花顺在2019年提出“All in AI”战略，2024年实现大模型落地，2025年实现商业化落地，覆盖智能投顾、投研决策、虚拟人手语翻译及Agent开发 [5] - 2025年9月，同花顺以3721.04万月活跃用户数稳居行业第一，保持同比8.78%增长，用户规模约为第二名的2倍 [5]